論文の概要: Comprehensive Study Of Predictive Maintenance In Industries Using Classification Models And LSTM Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10259v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 12:47:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 17:11:11.125827
- Title: Comprehensive Study Of Predictive Maintenance In Industries Using Classification Models And LSTM Model
- Title（参考訳）: 分類モデルとLSTMモデルを用いた産業における予測保守の総合的研究
- Authors: Saket Maheshwari, Sambhav Tiwari, Shyam Rai, Satyam Vinayak Daman Pratap Singh,
- Abstract要約: この研究は、SVM(Support Vector Machine)、ランダムフォレスト(Random Forest)、ロジスティック回帰(Logistic Regression)、畳み込みニューラルネットワークLSTMベース(Convolutional Neural Network LSTM-based)など、さまざまな機械学習分類手法を掘り下げて、マシンのパフォーマンスを予測し分析することを目的としている。
本研究の主な目的は、精度、精度、リコール、F1スコアなどの要因を考慮して、これらのアルゴリズムの性能を評価し、機械性能を予測・解析することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In today's technology-driven era, the imperative for predictive maintenance and advanced diagnostics extends beyond aviation to encompass the identification of damages, failures, and operational defects in rotating and moving machines. Implementing such services not only curtails maintenance costs but also extends machine lifespan, ensuring heightened operational efficiency. Moreover, it serves as a preventive measure against potential accidents or catastrophic events. The advent of Artificial Intelligence (AI) has revolutionized maintenance across industries, enabling more accurate and efficient prediction and analysis of machine failures, thereby conserving time and resources. Our proposed study aims to delve into various machine learning classification techniques, including Support Vector Machine (SVM), Random Forest, Logistic Regression, and Convolutional Neural Network LSTM-Based, for predicting and analyzing machine performance. SVM classifies data into different categories based on their positions in a multidimensional space, while Random Forest employs ensemble learning to create multiple decision trees for classification. Logistic Regression predicts the probability of binary outcomes using input data. The primary objective of the study is to assess these algorithms' performance in predicting and analyzing machine performance, considering factors such as accuracy, precision, recall, and F1 score. The findings will aid maintenance experts in selecting the most suitable machine learning algorithm for effective prediction and analysis of machine performance.
- Abstract（参考訳）: 今日の技術主導の時代には、予測的メンテナンスと高度な診断の義務は航空機を超えて、回転および移動機械の損傷、故障、運用上の欠陥の特定にまで及んでいる。
このようなサービスを実装することで、メンテナンスコストを削減できるだけでなく、マシン寿命を延長し、運用効率を高めることができる。
さらに、潜在的な事故や破滅的な出来事に対する予防措置として機能する。
人工知能(AI)の出現は、業界全体のメンテナンスに革命をもたらし、マシン障害のより正確で効率的な予測と分析を可能にし、時間とリソースの保存を可能にした。
本研究では,SVM(Support Vector Machine),ランダムフォレスト(Random Forest),ロジスティック回帰(Logistic Regression),畳み込みニューラルネットワークLSTM(Convolutional Neural Network LSTM-based)など,機械学習のさまざまな分類手法を探索し,マシン性能を予測・解析することを目的とする。
SVMはデータを多次元空間における位置に基づいて異なるカテゴリに分類する一方、ランダムフォレストは複数の決定木を作成するためにアンサンブル学習を使用している。
ロジスティック回帰は、入力データを用いてバイナリ結果の確率を予測する。
本研究の主な目的は、精度、精度、リコール、F1スコアなどの要因を考慮して、これらのアルゴリズムの性能を評価し、機械性能を予測・解析することである。
この発見は、マシン性能の効果的な予測と分析に最適な機械学習アルゴリズムを選択する上で、メンテナンスの専門家を支援する。
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